Analisis hanya sebaik data yang dikumpulkan. Section ini melatih cara mengambil data dari sumber yang paling umum: file tabular dan JSON, API publik, database SQL, web scraping yang santun, hingga data geospasial. Kita juga belajar mencatat asal data (provenance) supaya setiap angka dalam analisis dapat ditelusuri balik ke sumbernya.

# Sumber Data

Petakan sumber data yang tersedia untuk proyek analisis beserta pertimbangan memilihnya.

Buka → # Data Primer dan Sekunder

Bedakan data primer dan sekunder beserta konsekuensi biaya, kendali, dan kebaruan datanya.

Buka → # Pengumpulan Data Manual

Rancang pengumpulan data manual: formulir, pedoman pencatatan, dan pencegahan kesalahan entri.

Buka → # Membaca File CSV

Baca file CSV dengan pandas: pemisah, encoding, header, dan nilai yang gagal terbaca.

Buka → # Membaca File Excel

Baca workbook Excel dengan pandas: memilih sheet, melewati baris, dan menangani sel gabungan.

Buka → # Membaca File JSON

Baca data JSON bertingkat dengan json bawaan Python dan pandas.

Buka → # Pengambilan Data dari API

Ambil data dari REST API dengan requests: parameter, header, paginasi, dan penanganan galat.

Buka → # Pengambilan Data dari Database

Sambungkan Python ke database SQL dengan sqlite3 dan baca hasil query ke pandas.

Buka → # Pengantar Web Scraping

Ekstrak data dari halaman web dengan requests dan BeautifulSoup secara etis dan terkendali.

Buka → # Pengambilan Data Geospasial

Kenali data geospasial: koordinat, GeoJSON, dan membacanya dengan Python.

Buka → # Pencatatan Asal Data (Provenance)

Catat asal-usul data — sumber, tanggal ambil, transformasi — agar analisis dapat ditelusuri.

Buka →